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iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
与BCL-XL阻滞的合成致命相互作用在转移性结直肠癌的患者衍生模型中加深对西妥昔单抗的反应
摘要◥目的：大约20％的RAS野生型转移性结直肠癌（MCRC）的患者经历了对抗EGFR抗体西素单抗的客观反应，但很少实现消除疾病。肿瘤收缩的程度与长期结局相关。我们的目的是找到合理组合，通过破坏对抗凋亡分子的适应性依赖性（BCL2，BCL-XL，MCL1）来增强西妥昔单抗的效率。实验设计：实验是在患者衍生的异种移植物（PDX）和类器官（PDXO）中进行的。凋亡的底漆。促凋亡和抗凋亡蛋白复合物。通过caspase激活PDXOS和监测PDX生长来评估组合疗法的影响。结果：由314个PDX队列中的人口试验，由许多患者确定，确定46个模型（14.6％），具有明显的
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
